캐글(Kaggle) 프로젝트로 완성하는 머신 러닝 실전
비전공자도 OK! 데이터 사이언스 기초부터 머신러닝 실전 프로젝트까지!
이 강의를 듣고 나면 이런 핵심 역량을 갖춘 인재가 돼요
머신러닝 학습에 필요한 파이썬 기초 문법과 활용 능력을 마스터해요
데이터 수집부터, 전처리, 분석, 시각화까지 모든 데이터 분석 싸이클을 스스로 다룰 수 있게 돼요
머신러닝 모델을 실제로 구현하고 캐글(Kaggle) 경진 대회에 모델을 제출해 봐요
넷플릭스나 유튜브와 같은 추천 시스템을 실제로 만들어보고 실무에 적용할 수 있어요
AI 개발자 취업 성공 비결은 복잡한 이론도 쉽게 설명해주는 코드잇 덕분이었죠 - AI 개발자 채수민님
빅데이터 공모전 대상 수상 - 수강생 statking님
비전공자도 OK! 수학적 지식부터 머신러닝 실전 프로젝트까지 완벽하게
상세 커리큘럼
화살표를 클릭해서 상세 내용을 확인해 보세요
1단계 파이썬 마스터하기
2단계 데이터 사이언스 기본기 익히기
3단계 머신러닝 실전 역량 쌓기
캐글(Kaggle) 실전 프로젝트
데이터 탐색하기
훈련 데이터와 테스트 데이터를 살펴 보고, shape 속성을 통해 데이터의 크기를 확인해 봐요.
피쳐 엔지니어링을 위한 데이터 탐색
각각의 변수에 대해 더 자세히 탐색해 보고, 이를 바탕으로 다양한 피쳐 엔지니어링을 진행하면서 모델의 성능을 올려 봐요
day_of_week, daytype 변수 추가하기
day_of_week, daytype 변수를 추가해 봐요. 공휴일 여부, 영업일 여부, 요일 등에 따라 달라지는 대여 패턴을 확인해 봐요.
Random Forest 모델 사용하기
결정 트리 기반의 모델인 RandomForestRegressor를 사용해 봐요.
하이퍼파라미터 튜닝
하이퍼파라미터 튜닝을 진행하여, 모델의 학습 과정을 제어하고 모델의 복잡성을 조절해 봐요.
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